## Pemilihan Pelanggan Potensial Dengan Melakukan Pemetaan Area Dengan Metode Algoritma K-NN dan K-Means Di Yamaha Nusantara Motor Purwokerto
Diwahana Mutiara Candrasari Hermanto 1*, Akhiles Frista Sugianto 2, Oskar Ika Adi Nugroho 3 Program Studi Teknik Informatika , STIKOM Yos Sudarso 1,2,3 *Email : candrasari5860@stikomyos.ac.id 1 , akhilesf@gmail.com 2
Diterima:- . Disetujui:- . Dipublikasikan: Desember 2021

## ABSTRAK
Penelitian  ini  mengusulkan  sebuah  clustering  terhadap  pelanggan  potensial  di  Yamaha  Nusantra  Motor Purwokerto berdasarkan karakteristik konsumen. Clustering merupakan salah satu proses dari data mining yang bertujuan untuk mempartisi yang ada kedalam satu atau lebih cluster objek berdasarkan karakteristik yang  milikinya.  Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  adalah  K-Nearest  Neighbor  sebagai  penentuan kelayakan data sedangkan K-Means digunakan sebagai clustering pelanggan. Nilai Davies  Bouldin Index diteliti  menggunakan  rapidminer  sedangakan  purity  validasi  menggunakan  Microsoft  excel.  Hasil menunjukan bahwa K-Means data training Davies Bouldin Index sebesar 0,266 dan Purity validasi sebesar 1,3351. Dalam K-Means data testing hasil menunjukan nilai Davies Bouldin Index sebesar 0,298 dan Purity validasi sebesar 0,6631.
Kata Kunci : K-Nearest Neighbor, K-Means, Davies Bouldin Index, Purity

## ABSTRACT
This study proposes a clustering of potential customers at Yamaha Nusantra Motor Purwokerto based on consumer characteristics. Clustering  is one of the processes of data  mining that aims to partition  existing objects into one or more clusters of objects based on their characteristics. The method used in this study is K-Nearest  Neighbor  as  a  determination  of  the  feasibility  of  the  data  while  K-Means  is  used  as  customer clustering. The value of the Davies Bouldin Index was examined using rapidminer while the purity validation was using Microsoft excel. The results show that the K-Means training data of the Davies Bouldin Index is 0.266 and the Purity validation is 1.3351. In the K-Means data testing the results show the Davies Bouldin Index value of 0.298 and the Purity validation of 0.6631.
Keywords : K-Nearest Neighbor, K-Means, Davies Bouldin Index, Purity

## PENDAHULUAN
Kemajuan  teknologi  informasi  sudah semakin  berkembang  pesat  disegala  bidang kehidupan.  Banyak  sekali  data  yang dihasilkan  oleh  teknologi  informasi  yang canggih, mulai dari bidang industri, ekonomi, ilmu  dan  teknologi  serta  berbagai  bidang kehidupan  lainnya.  Pada  proses  penetuan pelanggan potensial pada umumnya menggunakan beberapa faktor.
Perusahaan  Yamaha  Nusantara  Motor merupakan perusahaan yang bergerak dalam bidang  otomotif  seperti  halnya  penjualan kendaraan  roda  dua  atau  motor  maupun service  atau  perbaikan  motor.  Perusahan Yamaha Nusantara Motor   menjual berbagai jenis sepeda motor seperti Sport,
Standard/Bebek dan Skuter Matic.
Permasalahan  yang  muncul  adalah  dimana daerah  yang  paling  potensial  di  Purwokerto
yang  sangat  produktif  dalam  penjualan. Sering  kali  dalam  penentuan  pemasaran masih  kurang  efektif  karena  daerah  yang dilakukan  saat  pameran  masih  kurang berpotensi  dalam  segi    penjualan.    Dalam penelitian    ini    pengelompokan    pelanggan potensial  menggunakan  6  indikator  yang digunakan dalam penentuan.
Penelitian  ini  menggunakan  metode  K- Nearest  Neighbor  dan  K-Means.  Dimana penggunaan  data  dibagi  menjadi  dua  data yaitu  data  training  dan  data  testing.  Data training  menggunakan  100  data  sedangkan data  testing  menggunakan  400  data  yang diproses  menggunakan  metode  K-Nearest Neighbor  dan  K-Means.  Setelah  melakukan pehitungan  tersebut  akan  dilakukan  uji validasi menggunakan Davies Bouldin Index dan Purity Validasi.

## METODE PENELITIAN

## 1.  Data Mining
Data  mining  bukanlah  suatu  bidang yang  sama  sekali  baru.  Salah  satu  kesulitan untuk  mendefinisikan  data  mining  adalah kenyataan  bahwa  data  mining  mewarisi banyak aspek dan teknik dari bidang-bidang ilmu  yang  sudah  mapan  terlebih  dahulu. Berawal  dari  beberapa  disiplin  ilmu.  Data mining bertujuan untuk memperbaiki teknik tradisional  sehingga  bisa  menangani(Fajrin & Maulana, 2018):
a. Jumlah data yang sangat besar
b. Dimensi data yang tinggi
c. Data  yang  heterogen  dan  berbeda sifat.
2.   CRISP-DM
CRISP-DM merupakan metode yang menggunakan  model  proses  pengembangan data yang banyak digunakan para ahli untuk memecahkan  masalah.  Proses  penelitian  ini mengacu pada enam tahap CRISP-DM yaitu
pemahaman bisnis, pemahaman data, persiapan  data,  pemodelan,  evaluasi  dan penyebaran(Setiawan, 2016). Proses tersebut dapat dilihat pada gambar 1.

## Gambar 1 Framework CRISP-DM

## 3.  Classification
Classification  merupakan  tindakan untuk  memberikan  kelompok  pada  setiap keadaan  berisi  sekelompok  atribut,  salah satunya  adalah  class  attribute.  Metode  ini untuk menemukan model (atau fungsi) yang menggambarkan  dan  membedakan  kelas data atau   konsep   yang bertujuan agar bisa digunakan  untuk  memprediksi  kelas  dari objek yang label kelasnya tidak diketahui(Annur, 2018).

## 4.  K-Nearest Neighbor
Agoritma  K-Nearest  Neighbor  (K- NN) adalah suatu metode yang menggunakan algoritma  supervised.  K-Nearest  Neighbor (K-NN) merupakan algoritma untuk menentukan kelas objek data uji berdasarkan K objek pada data latih yang terdekat (mirip). Algoritma  ini  termasuk  instance-based learning  dan  merupakan  salah  satu  teknik lazy  learning(Putra  et  al.,  2017).  Langkah- langkah  proses  menggunakan  K-  Nearest Neighbor  adalah  sebagai  berikut(Nuari, Apriliyani, Kusrini, & Juwari, 2018):
a.  Menghitung  jarak  Euclidean  dengan rumus:
b.    Mengurutkan data jarak Euclidean c.     Menentukan jarak klasifikasi terdekat d.    Melakukan pengelompokan data dengan kesusuaian klasifikasi data

## 5.  Clustering
Clustering termasuk ke dalam descriptive  methods,  dan  juga  termasuk unsupervised  learning  dimana  tidak  ada pendefinisian kelas objek sebelumnya. Sehingga  clustering  dapat  digunakan  untuk menentukan  label  kelas  bagi  data-data  yang belum diketahui kelasnya.  Konsep dasar dari clustering  adalah  mengelompokkan  sejumlah objek  ke  dalam  cluster  dimana  cluster  yang baik  adalah  cluster  yang  memiliki  tingkat kesamaan  yang  tinggi  antar  objek  di  dalam suatu cluster dan tingkat ketidaksamaan yang tinggi  dengan  objek  cluster  yang  lainnya. Terdapat  banyak  algoritma  clustering  yang dalam  penggunaannya  tergantung  pada  tipe data yang akan dikelompokkan dan apa tujuan dari  pembuatannya.  Dengan  menggunakan clustering  ini,  kita  dapat  mengklasifikasikan daerah  potensial  dari  pembeli,  menemukan pola-pola  distribusi  secara  keseluruhan,  dan menemukan  keterkaitan  yang  menarik  antara atribut data(Gunawan, Firman, & Faiza,
2016).

## 6. K-Means
K-Means  merupakan  suatu  algoritma yang  digunakan  dalam  pengelompokkan secara  pertisi  yang  memisahkan  data  ke dalam kelompok yang berbeda–berda.
Algoritma  ini  mampu  meminimalkan  jarak antara  data  ke  cluster(Pulungan,  Poningsih, & Satria, 2019). Langkah-langkah algoritma K-Means adalah sebagai berikut:
a. Pilih secara acak k buah data sebagai pusat cluster.
b. Jarak  antara  data  dan  pusat  cluster dihitung  menggunakan  Euclidian Distance.  Untuk  menghitung  jarak semua  data  ke  setiap  titik  pusat cluster  dapat  menggunakan  teori jarak  Euclidean  yang  dirumuskan sebagai berikut:
c. Data ditempatkan dalam cluster yang terdekat, dihitung dari tengah cluster.
d. Pusat  cluster  baru  akan  ditentukan bila  semua  data  telah  ditetapkan dalam cluster terdekat.Proses penentuan    pusat    cluster    dan penempatan    data    dalam    cluster diulangi  sampai  nilai  centroid  tidak berubah lagi.
7.  Euclidean Distance Dari beberapa penelitian untuk clustering,pengukuran  jarak  yang  pada umumnya  sering  digunakan  adalah  jarak Euclidean.  Eucledian  Distance  dianggap sebagai  distance  matrix  yang  mengadopsi prinsip Phytagoras. Hal ini dikarenakan pola perhitungannya  yang  menggunakan  aturan pangkat  dan  akar  kuadrat.  Eucledian  akan memberikan  hasil  jarak  yangrelatif  kecil karena  menggunakan  aturan  akar  kuadrat (Diwahana  Mutiara,  Abdul,  &  Moch.  Arief, 2019).

## 8. Purity Validasi
Purity    digunakan    untuk  menghitung kemurnian    dari    suatu    cluster  yang direpresentasikan      sebagai  anggota  cluster yang paling   banyak sesuai (cocok) disuatu kelas.      Nilai      purity      yang      semakin mendekati  1  menandakan  semakin  baik cluster yang diperoleh (Burhanuddin, Utami, & Pramono, 2017).

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## 1.  Deskripsi Data
Data  dalam  penelitian  ini  berjumlah sebanyak 550 data customer atau pelanggan Yamaha  Nusantara  Motor.  Preprosessing data digunakan untuk menghilangkan duplikasi  data  dan  menyiapkan  data  untuk diolah  dengan  metode  tersebut.  Setelah melalui  preprosessing  didapatkan  data sebanyak 500.
2.  Proses  Data  Training  Menggunakan

## Metode K-NN dan K-Means
Dalam proses ini data diambil berjumlah 100  data  sebagai  data  training  yang  akan diolah  menggunakan  metode  K-NN  terlebih dahulu untuk menentukan klasifikasi kelayakan sebuah data. Proses metode K-NN menggunakan  nilai  k  sebagai  berikut  sesuai tabel 1:
Tabel 1. Niilai K Proses K-NN
X1  X2  X3  X4  X5 0,26 1,61 1,58  1,88 1,62
Dapat    dilihat    tabel    2    melalui    proses tersebut    dihasilkan    41    data  dinyatakan tidak  layak  dan  59  data  dinyatakan  layak. Data    yang  dinyatakan  layak  akan  melalui proses metode K-Means.

## Tabel 2. Data Proses K-NN Dinyatakan Layak
No ID X1 X2 X3 X4 X5 1 Customer- 004 0 1 2 1 2 2 Customer- 005 0 1 1 2 1
3 Customer- 006 1 2 2 2 1
4 Customer- 014 1 2 1 2 2
5 Customer- 015 0 1 1 2 2 ….
59 Customer- 099 0 2 1 2 2

## 3.  Proses Data Testing Menggunakan Metode K-NN dan K-Means
Dalam proses ini data diambil berjumlah 400 data sebagai  data  training  yang  akan  diolah menggunakan  metode  K-NN  terlebih  dahulu untuk  menentukan  klasifikasi  kelayakan  sebuah data. Proses metode K-NN menggunakan nilai k. 4.  Proses Data Training RapidMiner Metode K-NN dan K-Means
Proses data training dalam gambar 2 menggunakan  data  set  sebanyak  100  dilakukan dengan  menggunakan  RapidMiner  dengan  2 metode  yaitu  metode  K-Nearest  Neighbor  dan metode K-Means

## Gambar 2. Proses RapidMiner Data Training K-NN dan K-Means
Data  dalam  Excel  berjumlah  100  data  yang dimasukan  kedalam  fungsi  RapidMiner  yaitu Read  Excel,  yang  dilanjutkan  dengan  proses metode  K-  Nearest  Neighbor.  Proses  tersebut menghasilkan  perhitungan  K-Nearest  Neighbor bahwa data yang dinyatakan layak berjumlah 59 data sedangkan data yang dinyatakan tidak layak berjumlah 41 data sesuai dengan gambar 5.    Proses  Data  Testing  RapidMiner  Metode K-NN dan K-Means
Proses data training dalam gambar 5 menggunakan  data  set  sebanyak  400  dilakukan dengan  menggunakan  RapidMiner  dengan  2 metode  yaitu  metode  K-Nearest  Neighbor  dan metode K-Means.
Gambar  3.  Proses  RapidMiner  Data  Testing

## K-NN dan K-Means
Data  dalam  Excel  berjumlah  400  data  yang dimasukan kedalam fungsi RapidMiner yaitu Read Excel, yang dilanjutkan dengan proses metode K- Nearest Neighbor. Proses tersebut menghasilkan perhitungan
K-Nearest
Neighbor bahwa data yang dinyatakan layak berjumlah  210  data  sedangkan  data  yang dinyatakan  tidak  layak  berjumlah  190  data sesuai dengan gambar 6. Purity Validasi Training Dari tabel 3 purity menunjukan validasi data training  dengan  data  59  didapatkan  nilai purity  cluster  1  dengan  banyaknya  data  21 sebesar 0,3810, nilai purity cluster 2 dengan banyaknya data 6 sebesar 0,6667, nilai purity cluster 3 dengan banyaknya data 13 sebesar 0,0769  dan  nilai  purity  cluster  4  dengan banyaknya  data  19  sebesar  0,2105.  Nilai purity validasi dari data training sebesar 1,3351.
Tabel 3. Data Purity Validasi Training

## 7.  Purity Validasi Testing
Dari tabel 4 purity menunjukan validasi data training  dengan  data  210  didapatkan  nilai purity  cluster  1  dengan  banyaknya  data  68 sebesar 0,1176, nilai purity cluster 2 dengan banyaknya  data  62  sebesar  0,1613,  nilai
purity  cluster  3  dengan  banyaknya  data  45 sebesar  0,1556  dan  nilai  purity  cluster  4 dengan  banyaknya  data  35  sebesar  0,2286. Nilai purity validasi dari data training sebesar 0,6631.
Tabel 4. Purity Validasi Testing

## PENUTUP
Berdasarkan seluruh hasil tahapan penelitian dan  pembahasan,  diperoleh  kesimpulan sebagai berikut :
1. Dalam  metode  K-Nearest  Neighbor digunakan  untuk  menghasilkan  atau menentukan  kelayakan  sebuah  data dalam proses training yang dihasilkan 59 data  dan  proses  testing  yang  dihasilkan 210 data yang dinyatakan layak.
2. Dalam  metode  K-Means  digunakan untuk  menentukan  sebuah  cluster  yang akan  digunakan  dalam  proses  data training  dan  proses  data  testing  dengan menghasilkan empat buah cluster.
3. Dalam  pengujian  Purity  semua cluster dalam penelitian ini diperoleh hasil data training  sebesar  1,3351  sedangkan dalam  data  testing  didapatkan  nilai sebesar  0,6631,  hasil  dari  proses validasi  purity  dikatakan  baik  jika  nilai tersebut mendekati nilai 1.

## DAFTAR PUSTAKA
Annur,  H.  2018. Klasifikasi  Masyarakat Miskin  Menggunakan  Metode  Naïve Bayes . Ilkom Jurnal Ilmiah, 10(2), 160– 165.
Burhanuddin,  A.,  Utami,  E.,  &  Pramono,
E.2017. Perbandingan  Metode  Single Linkage  dan  Fuzzy  C  Means  Untuk Pengelompokkan Trafik Internet . Jurnal Teknologi Informasi, XII, 1–6.
Diwahana  Mutiara,  C.,  Abdul,  S.,  &  Moch.
Arief,  S.  2019. Penentuan  Prioritas Penerima  Dana  Bantuan  Operasional Pendidikan  Lembaga  Pendidikan  Anak Usia Dini dengan Metode. 15, 77–92.
Fajrin,  A.  A.,  &  Maulana,  A.  2018.
Penerapan Data Mining Untuk Analisis Pola  Pembelian  Konsumen  Dengan Algoritma  Fp-Growth  Pada  Data Transaksi Penjualan Spare Part Motor. Kumpulan Jurnal Ilmu Komputer, 5(1).
Gunawan,    A.,    Firman,    A.  P.,    &    Faiza,
R.2016. Penerapan    Data    Mining
Pemakaian Air Pelanggan Untuk Menentukan Klasifikasi Potensi Pemakaian  Air  Pelanggan  Baru  Di
PDAM  Tirta  Raharja  Menggunakan Algoritma  K-Means. 2016  (Sentika), 18–19.
Mustofa,  Z.,  &  Suasana,  I.  S.  2018.
Algoritma  Clustering  K-Medoids  Pada
E- Government Bidang Information And
Communication Technology Dalam Penentuan Status EDGI . Jurnal Teknologi  Informasi  Dan  Komunikasi,
9, 1–
Nuari,  R.,  Apriliyani,  A.,  Kusrini,  & Juwari.2018. Implementasi  Metode  K-
Nearest Neighbor (Knn) Untuk
Memprediksi Varietas Padi Yang Cocok
Untuk Lahan Pertanian . Jurnal Informa Politeknik Indonusa Surakarta 4, 2–8.
Pulungan, W., Poningsih, & Satria, H. 2019.
Pengelompokkan Pada Kendaraan Bermotor Menurut Kegunaannya Menggunakan  Metode  Data  Mining  K-
Means .  Konferensi  Nasional  Teknologi Informasi  Dan  Komputer,  3(1),  746– 752.
Putra,  N.  A.,  Putri,  A.  T.,  Prabowo,  D.  A., Surtiningsih,  L.,  Arniantya,  R.,  & Cholissodin, I. 2017. Klasifikasi Sepeda Motor Berdasarkan Karakteristik Konsumen  Dengan  Metode  K-Nearest Neighbour Pada Big Data
Menggunakan  Hadoop  Single  Node Cluster. Jurnal Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer, 4(2), 81
Setiawan, R. 2016. Penerapan Data Mining
Menggunakan Algoritma K-Means
Clustering  Untuk  Menentukan  Strategi Promosi  Mahasiswa  Baru  (  Studi Kasus : Politeknik Lp3i Jakarta ) . Jurnal Lentera Ict, 3(1), 76–92.
Tino, M., Hedy, I., & Pria, S. 2020. Aplikasi Seleksi  Pendukung  Keputusan  Dalam Proses Penerimaan Karyawan
Menggunakan  Metode  Weight  Product.
INFOTECH:  Jurnal  Informatika  &
Teknologi, 1, 29–42.